大数据（Big Data）是指在传统数据处理工具难以有效处理的海量、复杂且多样化的数据集合。其核心特征和内涵可概括如下：
数据规模 ：数据量达到TB、PB级别，远超传统数据库的处理能力；
数据类型 ：包含结构化数据（如数据库表格）、半结构化数据（如JSON、XML）和非结构化数据（如文本、图像、视频）；
处理难度 ：需采用分布式计算、存储和分析技术，传统工具无法满足实时处理需求。
Volume（数据量大） ：数据量呈指数级增长，需用分布式存储系统（如Hadoop HDFS）进行存储；
Variety（数据种类多） ：涵盖结构化、半结构化及非结构化数据，需多样化处理技术；
Velocity（数据产生速度快） ：数据实时生成，需支持流式处理（如Kafka）。
决策支持 ：通过数据挖掘和机器学习，辅助企业进行精准预测和决策；
运营优化 ：优化供应链管理、客户分析及资源分配；
创新驱动 ：发现隐藏规律，推动产品迭代和业务模式创新。
存储技术 ：Hadoop、Spark等分布式存储和计算框架；
分析工具 ：SQL、NoSQL数据库，以及数据挖掘算法。
随着互联网、物联网等技术的发展，数据产生量激增，传统数据处理方法已无法满足需求，从而催生了大数据技术的诞生。
总结 ：大数据不仅是数据量的简单累加，更强调通过先进技术实现数据价值最大化，是现代信息化社会的重要驱动力。
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